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dc.contributor.authorAccioly, Victor Bello-
dc.contributor.authorMendes, Beatriz Vaz de Melo-
dc.date.accessioned2020-05-29T13:49:39Z-
dc.date.available2023-12-21T03:07:08Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.citationACCIOLY, Victor Bello; MENDES, Beatriz Vaz de Melo. EGARCH-RR: realized ranges explaining egarch volatilities. Rio de Janeiro: UFRJ, 2015. (Relatórios COPPEAD, 416).pt_BR
dc.identifier.isbn9788575081068pt_BR
dc.identifier.issn1518-3335pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/12321-
dc.description.abstractThe purpose of this paper is to investigate whether the inclusion of a realized measure of volatility as external regressor on the GARCH and EGARCH variance equation would result in more accurate ts. The estimation of the model is performed by maximum likelihood with fteen daily volatility series incorporated in the variance equation one at a time. The results show that the realized volatility measures add information to the EGARCH process; particularly, the realized range estimators that seem to outperform the realized volatility one. The scaling approach appears to be superior to the others that include squared overnight returns. GARCH is the most-adopted volatility model, which in itself justi es any improvement attempting. Besides, to the best of our knowledge, this is the rst work to include range estimators to the EGARCH variance equation.pt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.relation.ispartofRelatórios COPPEADpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectMercado de ações - Brasilpt_BR
dc.titleEGARCH-RR: realized ranges explaining EGARCH volatilitiespt_BR
dc.typeRelatóriopt_BR
dc.description.resumoO proposito do artigo e investigar se a inclusão de medidas de volatilidade realizada como regressor externo na equação de variância dos modelos GARCH e EGARCH resultaria em melhores ajustes. A estimação e realizada pelo metodo de máxima verossimilhanca com quinze series de volatilidade incorporadas na equação de variância uma de cada vez. Os resultados mostram que medidas de volatilidade realizada adicionam informações para o processo EGARCH, principalmente os estimadores realized range que parecem ter melhor desempenho do que os realized volatility. A abordagem de um fator parece ser superior a que inclu o retorno overnight ao quadrado. O GARCH e o modelo de volatilidade mais adotado, o que por si so ja justi ca qualquer tentativa de melhoria. Alem disso, de acordo com o nosso conhecimento, esse e o primeiro trabalho a incluir estimadores de intervalo na equação de variância EGARCH.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto COPPEAD de Administraçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAOpt_BR
dc.citation.issue416pt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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